Intelligenza artificiale e sostenibilità

L’intelligenza artificiale sta diventando uno strumento centrale per migliorare la sostenibilità nelle imprese. Grazie alla capacità di analizzare grandi moli di dati, l’IA ottimizza consumi energetici, riduce gli sprechi, automatizza il reporting ESG e supporta decisioni strategiche basate su informazioni accurate. Per questo l’IA viene sempre più utilizzata per misurare gli impatti ambientali, migliorare l’efficienza operativa e integrare criteri ESG nella governance aziendale.

Ma come può l’intelligenza artificiale contribuire alla sostenibilità ambientale? E l’IA è davvero sostenibile? Per rispondere a queste domande, vediamo un approfondimento sul legame tra Intelligenza Artificiale e sostenibilità:

• LA GOVERNANCE ESG HA BISOGNO DI INTELLIGENZA (ARTIFICIALE)
• PERCHÉ LE AZIENDE UTILIZZANO L’IA PER I LORO OBIETTIVI DI SOSTENIBILITÀ?
• DUE VOLTI DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA SOSTENIBILITÀ AZIENDALE 
• L’AI ENTRA NELLE STRATEGIE ESG DELLE AZIENDE MONDIALI
• MONITORAGGIO E RENDICONTAZIONE ESG: I VANTAGGI CONCRETI DELL'AI
• I RISCHI DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL CONTESTO ESG DA NON SOTTOVALUTARE
• MA QUANTO È SOSTENIBILE L'AI?
• GREEN AI: VERSO UN'INTELLIGENZA ARTIFICIALE SOSTENIBILE
• VERSO UN USO RESPONSABILE DELL’AI NELLA SOSTENIBILITÀ AZIENDALE

LA GOVERNANCE ESG HA BISOGNO DI INTELLIGENZA (ARTIFICIALE)

Negli ultimi anni la sostenibilità è passata da semplice obiettivo etico a vero e proprio fattore competitivo per le imprese. Le organizzazioni non possono più limitarsi a dichiarazioni di principio: sono chiamate a integrare la tutela ambientale e sociale nelle proprie strategie di crescita, rispondendo alle aspettative di clienti, investitori e istituzioni.

In questo contesto, l’intelligenza artificiale si rivela un alleato strategico: consente di monitorare i consumi, ottimizzare le risorse, rendere più preciso e trasparente il reporting ESG, e supportare l’integrazione della Responsabilità sociale d’impresa nelle strategie aziendali (ISO 26000). Oggi, per le imprese, parlare di intelligenza artificiale non significa più soltanto esplorarne le potenzialità tecnologiche applicate allo sviluppo di prodotti e servizi ma riconoscerne il ruolo centrale per il raggiungimento degli obiettivi ambientali, sociali e di governance.

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PERCHÉ LE AZIENDE UTILIZZANO L’IA PER I LORO OBIETTIVI DI SOSTENIBILITÀ?

Le aziende stanno implementando l’intelligenza artificiale per i loro obiettivi di sostenibilità perché l’IA è in grado di elaborare grandi quantità di dati, consentendo alle imprese di monitorare consumi, ridurre sprechi, ottimizzare risorse e migliorare la qualità nella rendicontazione ESG. L’adozione dell’IA permette di integrare la sostenibilità nei processi decisionali, trasformandola da obbligo normativo a leva di competitività.

Resta quindi centrale comprendere qual è il ruolo dell’intelligenza artificiale per raggiungere la sostenibilità in ambito aziendale. La governance ESG richiede oggi dati accurati, verificabili e aggiornati. L'intelligenza artificiale risponde a questa esigenza migliorando la qualità delle informazioni, la capacità di individuare anomalie e la tempestività delle analisi. La diffusione dell’IA è favorita anche dal quadro normativo europeo – la Direttiva sulla Rendicontazione di Sostenibilità (CSRD) e la Direttiva sulla Due Diligence Aziendale (CSDDD) – che richiede un monitoraggio puntuale degli impatti lungo la catena del valore.

In questa prospettiva, l'intelligenza artificiale si configura come un vero motore della transizione ecologica, supportando le aziende che vogliono migliorare le proprie performance ambientali e sociali e comunicarle in modo credibile ai propri stakeholder.

DUE VOLTI DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA SOSTENIBILITÀ AZIENDALE

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella sostenibilità ambientale si articola su due dimensioni complementari:

1. la sustainability of AI, ossia lo sviluppo di sistemi che rispettino criteri ambientali, sociali ed economici, riducendo consumi energetici, emissioni e impatti lungo l’intero ciclo di vita.
2. la AI for sustainability, cioè l’impiego dell’AI per raggiungere obiettivi di sostenibilità attraverso l’ottimizzazione delle risorse, dei processi e delle attività di monitoraggio ambientale.

Questa distinzione è fondamentale per comprendere sia gli impatti dei sistemi digitali, sia il loro potenziale positivo per la sostenibilità.

L’AI ENTRA NELLE STRATEGIE ESG DELLE AZIENDE MONDIALI 

Strumenti basati su machine learning (ML), il deep learning (DL), il natural language processing (NLP) e la robotic process automation (RPA) vengono sempre più utilizzati per automatizzare la raccolta, l’analisi e la rendicontazione dei dati ESG. L’impiego dell’IA nel reporting ESG è quasi triplicato nell’ultimo anno, confermando un trend crescente verso la digitalizzazione delle informazioni ambientali (PwC Global Sustainability Survey 2024).

Secondo la Global Sustainability Survey di PwC, indagine internazionale condotta ogni anno da PricewaterhouseCoopers (PwC), una delle quattro più grandi società di consulenza e revisione contabile al mondo, oltre il 60% delle imprese ha aumentato tempo e risorse dedicate dal top management al reporting ESG. Più della metà delle aziende che già pubblicano report ESG dichiara di utilizzare strumenti digitali avanzati per la gestione dei dati, il calcolo delle emissioni e la trasparenza delle informazioni. In questo contesto, l’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più strategico, trovando applicazione nella redazione e sintesi automatica dei report, nell’analisi dei rischi e nell’integrazione dei dati provenienti da sistemi eterogenei.

MONITORAGGIO E RENDICONTAZIONE ESG: I VANTAGGI CONCRETI DELL'AI

Per comprendere davvero come l’intelligenza artificiale può migliorare la sostenibilità, è utile osservare i vantaggi concreti che le nuove tecnologie apportano ai processi di monitoraggio e di rendicontazione ESG. Le principali applicazioni dell’intelligenza artificiale includono:

• Raccolta e integrazione automatizzata dei dati: acquisizione in tempo reale da sistemi integrati (ERP, IoT, supply chain), centralizzazione delle informazioni ESG provenienti da fonti diverse.
• Controllo qualità e coerenza dei dati: algoritmi di machine learning che verificano la coerenza delle informazioni, segnalazione automatica di anomalie e incongruenze nei dati ambientali e sociali, correlazione con fattori di emissione aggiornati per garantire precisione nei calcoli.
• Generazione automatica di report conformi: creazione di documenti già allineati alle direttive europee (CSRD, ESRS), report in linguaggio naturale pronti per l'audit e la pubblicazione.
• Calcolo automatico delle metriche ESG: elaborazione integrata e verificabile di emissioni Scope 1, 2 e 3, monitoraggio automatico di consumi idrici, energetici e uso delle risorse, tracciabilità completa degli impatti lungo l'intera catena del valore.
• Analisi predittiva e scenari what-if: simulazione degli impatti di eventi climatici estremi sulla continuità operativa, valutazione preventiva degli effetti di decisioni strategiche (cambio fornitori, investimenti green), previsione dell'evoluzione delle emissioni e dei consumi.
• Accessibilità democratizzata dei dati: interfacce che permettono di interrogare i dati ESG in linguaggio naturale, informazioni comprensibili per tutti (dai manager agli stakeholder), risposte rapide a domande complesse senza necessità di competenze tecniche avanzate.
• Decision Intelligence per scelte strategiche: integrazione di IA, data science e teoria delle decisioni per decisioni più consapevoli, collegamento diretto tra dati operativi e obiettivi strategici di sostenibilità.
• Maggiore credibilità e trasparenza: riduzione dei rischi reputazionali grazie a reporting verificabile e tracciabile, rafforzamento del dialogo con investitori, comunità e istituzioni, maggiore attrattività verso partner e investitori sensibili ai temi ESG.

I RISCHI DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL CONTESTO ESG DA NON SOTTOVALUTARE

Nonostante i vantaggi evidenti, l'adozione dell'IA nel contesto ESG può presentare dei rischi in diversi fattori:

• Qualità e affidabilità dei dati: se i dati ESG sono incompleti, inaccurati o distorti, le analisi che ne derivano rischiano di essere altrettanto fallaci, con il potenziale di condurre l'impresa a prendere decisioni sbagliate e controproducenti.
• Bias algoritmici e equità: gli algoritmi di machine learning (soprattutto quelli addestrati su dati storici) possono riflettere i bias presenti nei dati di addestramento, influenzando negativamente le valutazioni ESG.
• Le "scatole nere": la scarsa trasparenza dei modelli di intelligenza artificiale che spesso si comportano come delle "scatole nere", per cui non sempre è chiaro come gli algoritmi giungono alle loro conclusioni, rendendo difficile per le aziende giustificare le loro decisioni agli stakeholder.
• Il rischio di greenwashing tecnologico: un’azienda utilizza l’intelligenza artificiale o strumenti digitali per far apparire le proprie pratiche più sostenibili di quanto siano realmente. Accade, ad esempio, quando si presentano algoritmi come “green” senza trasparenza su consumi energetici, qualità dei dati o impatti ambientali effettivi, creando una percezione ingannevole di sostenibilità.

Per mitigare questi rischi è necessario che l’adozione dell’IA sia accompagnata da audit periodici, supervisione umana, competenze dedicate e trasparenza nei processi.

Un ruolo rilevante è svolto anche dall’AI Act, che introduce criteri rigorosi di trasparenza, gestione del rischio e documentazione dei sistemi di intelligenza artificiale. Questi requisiti impattano direttamente sulle applicazioni utilizzate per il reporting ESG, rendendo necessario adottare soluzioni che siano conformi, tracciabili e spiegabili.

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MA QUANTO È SOSTENIBILE L'AI?

Fin qui abbiamo visto come l'intelligenza artificiale contribuisce alla sostenibilità, ma è anche necessario chiedersi: l’IA è sostenibile? L’intelligenza artificiale ha un impatto ambientale?

Per molti, l'AI è percepita come una semplice applicazione digitale, apparentemente immateriale. In realtà, dietro ogni modello di machine learning si nasconde un consumo concreto e significativo di energia e risorse naturali. I data center, veri cuori pulsanti dell’AI, rappresentano oggi una delle principali sfide per la sostenibilità tecnologica, poiché:

• consumano enormi quantità di energia elettrica per alimentare e mantenere operativi milioni di server;
• consumano milioni di litri di acqua ogni anno per garantire il raffreddamento delle apparecchiature;
• assorbono circa l'1,5% del consumo elettrico mondiale, circa 415 TWh (terawattora), quota destinata a triplicare entro il 2030 con la diffusione dei modelli di AI generativa (IEA, Energy and AI Report 2024)
• utilizzano componenti hardware complessi, basati su metalli rari e minerali preziosi, elementi sempre più difficili da reperire e spesso oggetto di competizione geopolitica tra i principali Paesi produttori nel mondo.

La sfida è dunque duplice:

• ridurre gli impatti dei sistemi digitali (sustainability of AI),
• utilizzare l’IA per raggiungere obiettivi ambientali (AI for sustainability).

GREEN AI: VERSO UN'INTELLIGENZA ARTIFICIALE SOSTENIBILE

Se da una parte l'intelligenza artificiale si configura come un alleato indispensabile per la transizione ecologica delle imprese, dall’altra si rischia di alimentare un sistema energivoro che contraddice gli stessi obiettivi di sostenibilità che vogliamo raggiungere.

Ci sono però segnali promettenti. La ricerca scientifica sta esplorando modelli più efficienti, definiti “Green AI”, termine coniato da Schwartz et al. (2020), che consumano meno energia e offrono trasparenza computazionale.

Per le imprese, la sfida è quindi duplice: da un lato, sfruttare l'intelligenza artificiale per migliorare le proprie performance di sostenibilità, automatizzare i processi di rendicontazione e rispettare le normative come CSRD e CSDDD; dall'altro, adottare soluzioni di AI sostenibile, privilegiando fornitori che utilizzano energie rinnovabili, ottimizzando i modelli per ridurre il consumo energetico, integrando la "sustainability of AI" nelle proprie strategie ESG e rendicontando l’impatto ambientale di queste tecnologie.

VERSO UN USO RESPONSABILE DELL’AI NELLA SOSTENIBILITÀ AZIENDALE

Come abbiamo visto, l’adozione dell’intelligenza artificiale nella gestione ESG richiede un equilibrio tra innovazione tecnologica e supervisione umana. L’IA può diventare un supporto essenziale per analisi più tempestive, affidabili e complete, ma non può sostituire il giudizio esperto necessario per interpretare i dati, valutarne i limiti e prendere decisioni responsabili.

L’IA può essere interpretata come una nuova forma di industria estrattiva (Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press): un modello economico che richiede un uso intensivo di dati, energia e risorse e quindi necessita di un controllo rigoroso per evitare nuove disuguaglianze e impatti ambientali aggiuntivi. Per questo le imprese sono chiamate ad adottare un approccio critico e responsabile, bilanciando benefici e rischi per contribuire a un futuro sostenibile e inclusivo, evitando di trasformare l’intelligenza artificiale da soluzione a fonte di problemi.